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根据【关键词:
航空发动机,参数优化,数控系统,特征识别
】搜索到相关结果
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关键词
基于融合卷积Transformer的
航空发动机
故障诊断
作者:
赵洪利
杨佳强
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
自注意力机制
航空发动机
故障诊断
深度神经网络
融合卷积Transformer
描述:
, BP网络)、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)相比,准确率分别提高了6.552%、28.
11
7%、
13.1
89%和
1
0.29%,证明了本文方法的有效性,可为
航空发动机
故障诊断提供一定的参考。
融合注意力和多尺度特征的
航空发动机
缺陷检测
作者:
赵崇林
朱江
胡永进
李祖泽
王鹏举
谢涛
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
YOLOv5
深度学习
缺陷检测
描述:
损失,实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明,本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7%,较基准网络提升了6.3%,训练后的模型大小仅为
1
4.0M。因此,所提方法可以有效地检测
航空发动机
的主要缺陷。
基于融合卷积Transformer的
航空发动机
故障诊断
作者:
赵洪利
杨佳强
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
自注意力机制
航空发动机
故障诊断
深度神经网络
融合卷积Transformer
描述:
, BP网络)、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)相比,准确率分别提高了6.552%、28.
11
7%、
13.1
89%和
1
0.29%,证明了本文方法的有效性,可为
航空发动机
故障诊断提供一定的参考。
融合注意力和多尺度特征的
航空发动机
缺陷检测
作者:
赵崇林
朱江
胡永进
李祖泽
王鹏举
谢涛
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
YOLOv5
深度学习
缺陷检测
描述:
损失,实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明,本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7%,较基准网络提升了6.3%,训练后的模型大小仅为
1
4.0M。因此,所提方法可以有效地检测
航空发动机
的主要缺陷。
基于截断p-shrinkage范数的
航空发动机
数据重构
作者:
张红梅
武江南
赵永梅
曾航
李全根
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
截断p
shrinkage范数
交替乘子法
航空发动机
张量
数据缺失
描述:
针对
航空发动机
传感器的数据缺失问题,提出基于张量奇异值阈值(TSVT)的张量重构模型LRTC-PTNN,对
航空发动机
的传感器数据进行重构。LRTC-PTNN模型运用截断pshrinkage范数的方式
基于超统计的多阶段
航空发动机
剩余寿命预测
作者:
刘君强
胡东斌
潘春露
雷凡
赵倩茹
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
非线性
航空发动机
无迹卡尔曼滤波
超统计
剩余寿命
多阶段
描述:
针对传统
航空发动机
剩余寿命预测模型无法客观描述多阶段性能衰退过程及对于剩余寿命预测精度不高的问题,本文提出了一个新的多阶段
航空发动机
剩余寿命预测模型,包括超统计理论、突变点检测、无迹卡尔曼滤波与
基于超统计的多阶段
航空发动机
剩余寿命预测
作者:
刘君强
胡东斌
潘春露
雷凡
赵倩茹
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
非线性
航空发动机
无迹卡尔曼滤波
超统计
剩余寿命
多阶段
描述:
针对传统
航空发动机
剩余寿命预测模型无法客观描述多阶段性能衰退过程及对于剩余寿命预测精度不高的问题,本文提出了一个新的多阶段
航空发动机
剩余寿命预测模型,包括超统计理论、突变点检测、无迹卡尔曼滤波与
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